A New Approach for Fast Evaluations of Large Portfolios of Oil and Gas Fields
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper presents a new systematic process for the evaluation of large portfolios of oil and gas fields where the performance and economic value of an entire portfolio is very rapidly derived. The automation of this workflow relies on some key technological developments, namely an automated algorithm for decline-curve analysis, and data mining studies of workovers and new well performance. The automated decline-curve analysis tool presented here uses an event detection algorithm combined with quantile regression technique design to provide a robust probabilistic estimate of future PDP (proved-developed-producing) reserves on a well-by-well basis. Individual well behaviors are then aggregated stochastically to provide expected field and portfolio declines, with uncertainty ranges. Future well trends are estimated using probabilistic type-curves computed by data mining algorithms. Wells and fields are then individually assessed and ranked in terms of reserves and production metrics and financial information can be used to assess the value of the portfolio with a high-level of granularity. A large portfolio of oil and gas fields in Texas and Louisiana is analyzed in this paper using the proposed methodology. For this portfolio computed decline rates, PDP reserves and cash flows are provided. Analysis of expected production from new wells and estimates of workover performance are also presented. The analytical approach presented in this work is being used daily for comprehensive portfolio evaluations in the US and represents a significant change in the way divestitures and acquisitions evaluations are currently performed in the industry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».